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Explore l'analyse de la mémoire post mortem des personnalités publiques dans les nouvelles et les médias sociaux, en découvrant des idées importantes sur la formation de la mémoire.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la profondeur et l'application pratique dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
Introduit les bases de la régression linéaire, de l'interprétation des coefficients, des hypothèses, des transformations et de la «différence des différences» pour l'analyse causale.
Explore les défis des études observationnelles, en soulignant l'importance de la randomisation et de l'analyse de sensibilité pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées».
Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, y compris la collecte de données, l'évaluation des modèles et la normalisation des fonctionnalités.
Présente les bases de l'analyse de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de techniques de prétraitement et de modèles d'apprentissage automatique.
Couvre la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés tels que BERT.
Explore les concepts de théorie des graphes, les mesures de centralité et les propriétés de réseau du monde réel, fournissant des informations sur la gestion de divers types de réseaux.
Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Couvre la réplication de l'analyse de données à partir d'articles scientifiques et propose des extensions créatives pour améliorer les compétences en méta-science des données.